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Enregistrement W2551172134 · doi:10.1183/13993003.01385-2017

Inhaled diesel exhaust alters the allergen-induced bronchial secretome in humans

2018· article· en· W2551172134 sur OpenAlexafffund
Neeloffer Mookherjee, Hadeesha Piyadasa, Min Hyung Ryu, Christopher F. Rider, Peyman Ezzati, Victor Spicer, Christopher Carlsten

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaCanadian Respiratory Research Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsAllerGenReseau canadien de recherche respiratoireBritish Columbia Lung Association
Mots-clésAllergenMedicineBronchoalveolar lavageImmunologyOvalbuminLungImmune systemAllergyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diesel exhaust (DE) is a paradigm for traffic-related air pollution. Human adaptation to DE is poorly understood and currently based on oversimplified models. DE promotes allergic responses, but protein expression changes mediated by this interaction have not been systematically investigated. The aim of this study was to define the effect of inhaled DE on allergen-induced proteins in the lung. We performed a randomised and blinded controlled human crossover exposure study. Participants inhaled filtered air or DE; thereafter, contralateral lung segments were challenged with allergen or saline. Using label-free quantitative proteomics, we comprehensively defined DE-mediated alteration of allergen-driven secreted proteins (secretome) in bronchoalveolar lavage. We further examined expression of proteins selected from the secretome data in independent validation experiments using Western blots, ELISA and immunohistochemistry. We identified protein changes unique to co-exposure (DE+allergen), undetected with mono-exposures (DE or allergen alone). Validation studies confirmed that specific proteins ( e.g. the antimicrobial peptide cystatin-SA) were significantly enhanced with DE+allergen compared to either mono-exposure. This study demonstrates that common environmental co-exposures can uniquely alter protein responses in the lungs, illuminating biology that mono-exposures cannot. This study highlights the value of complex human in vivo models in detailing airway responses to inhaled pollution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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